Deteksi Kerusakan Kendaraan

Pentingnya data pelatihan standar Emas untuk melatih Model Deteksi Kerusakan Kendaraan

Kecerdasan Buatan telah menyebarkan kegunaan dan kecanggihannya ke beberapa bidang, dan salah satu aplikasi baru dari teknologi canggih ini adalah mendeteksi kerusakan kendaraan. Mengklaim kerusakan mobil adalah kegiatan yang memakan banyak waktu.

Selain itu, selalu ada kemungkinan kebocoran klaim – perbedaan antara penyelesaian klaim yang dikutip dan penyelesaian klaim yang sebenarnya.

Persetujuan klaim tergantung pada inspeksi visual, analisis kualitas, dan validasi sebagai aturan umum. Karena penilaian tertunda atau salah, menjadi tantangan untuk memproses klaim. Belum, kerusakan kendaraan otomatis deteksi memungkinkan untuk mempercepat pemeriksaan, validasi, dan pemrosesan klaim.

Apa itu Deteksi Kerusakan Kendaraan?

Kecelakaan dan kerusakan kendaraan ringan cukup sering terjadi di Sektor otomotif. Namun, masalah muncul hanya ketika ada klaim asuransi. Menurut Laporan Tahunan Unit Investigasi Kecurangan 2021 dirilis oleh Pemerintah Michigan, penipuan klaim mobil menambahkan hampir $7.7 miliar pembayaran berlebih untuk klaim cedera mobil. Perusahaan asuransi mobil terkemuka kehilangan hampir $29 miliar setiap tahun karena kebocoran premi.

Deteksi kerusakan kendaraan menggunakan pembelajaran mesin algoritma untuk secara otomatis mendeteksi tubuh eksterior kendaraan dan menilai cedera dan tingkat kerusakannya. Kerusakan pada mobil diidentifikasi tidak hanya untuk tujuan asuransi tetapi juga untuk estimasi biaya perbaikan, menggunakan visi komputer dan alat pengolah gambar.

Bagaimana Cara Membangun Model ML bertenaga AI untuk Deteksi Kerusakan Kendaraan?

Kuat kumpulan data pelatihan sangat penting untuk model deteksi kerusakan mobil ML yang sukses dan efisien.

Identifikasi Objek

Dari gambar, lokasi yang tepat dari kerusakan diidentifikasi secara akurat dan dilokalisasi dengan menggambar kotak berlari sekitar setiap kerusakan yang terdeteksi. Untuk membuat proses ini disederhanakan dan lebih cepat, ada teknik untuk menyatukan lokalisasi dan klasifikasi. Ini memungkinkan menghasilkan kotak pembatas dan kelas terpisah untuk setiap objek yang diidentifikasi. 

segmentasi:

Setelah objek diidentifikasi dan diklasifikasikan, segmentasi juga dilakukan. Segmentasi biner digunakan ketika ada kebutuhan untuk memisahkan hal-hal di latar depan dari latar belakang.

Cara melatih model ML untuk mendeteksi kerusakan kendaraan

Pelatihan model ml kerusakan kendaraan

Untuk melatih model ML guna mendeteksi kerusakan kendaraan, Anda memerlukan kumpulan data yang beragam secara akurat gambar beranotasi dan video. Tanpa data yang sangat akurat dan berlabel tepat, model pembelajaran mesin tidak akan dapat mendeteksi kerusakan. Sangat penting untuk memiliki annotator dan alat anotasi human-in-loop untuk memeriksa kualitas data.

Latih model untuk mencari tiga parameter ini:

  • Memeriksa apakah ada kerusakan atau tidak
  • Melokalisasi kerusakan – mengidentifikasi posisi yang tepat dari kerusakan pada kendaraan
  • Menilai tingkat keparahan kerusakan berdasarkan lokasi, kebutuhan perbaikan, dan jenis kerusakan.

Setelah kerusakan kendaraan diidentifikasi, diklasifikasikan, dan disegmentasi, penting untuk melatih model untuk mencari pola dan menganalisisnya. Dataset pelatihan harus dijalankan melalui algoritme ML yang akan menganalisis dan menginterpretasikan data.

Set data gambar & video pendeteksi kerusakan kendaraan siap pakai untuk melatih model visi komputer Anda lebih cepat

Tantangan dalam Deteksi Kerusakan Kendaraan

Saat membangun program deteksi kerusakan kendaraan, pengembang dapat menghadapi beberapa tantangan dalam pengadaan kumpulan data, pelabelan, dan prapemrosesan. Mari kita pahami beberapa tantangan paling umum yang dihadapi oleh tim.

Pengadaan yang tepat Data pelatihan

Karena gambar kerusakan kendaraan di dunia nyata pasti memiliki bahan reflektif dan permukaan logam, pantulan yang ditemukan dalam gambar ini mungkin disalahartikan sebagai kerusakan. 

Selain itu, kumpulan data harus memiliki beragam gambar yang diambil di lingkungan yang bervariasi untuk mencapai kumpulan gambar relevan yang benar-benar komprehensif. Hanya jika ada variasi dalam kumpulan data, model dapat membuat prediksi yang akurat.

Tidak ada database publik tentang kendaraan yang rusak yang dapat digunakan untuk tujuan pelatihan. Untuk mengatasi tantangan ini, Anda dapat mengumpulkan gambar menjelajahi internet atau bekerja dengan mobil perusahaan asuransi – siapa yang akan memiliki gudang gambar mobil yang rusak.

Pra-pemrosesan Gambar

Gambar kerusakan kendaraan kemungkinan besar akan diambil di lingkungan yang tidak terkendali, membuat gambar tampak tidak fokus, buram, atau terlalu terang. Sangat penting untuk melakukan praproses gambar dengan menyesuaikan kecerahan, perampingan, menghilangkan noise berlebih, dll.

Untuk menangani masalah refleksi dalam gambar, kebanyakan model menggunakan teknik segmentasi semantik dan instance.

Positif Palsu

Ada risiko tinggi untuk mendapatkan tanda positif palsu saat menilai kerusakan kendaraan. Model AI mungkin salah mengidentifikasi kerusakan ketika tidak ada. Tantangan ini dapat dikurangi dengan menggunakan model identifikasi dan klasifikasi dua tingkat. Langkah pertama hanya akan melakukan klasifikasi biner – mengklasifikasikan data hanya antara dua kategori – pada gambar. Ketika sistem mengidentifikasi bahwa kendaraan telah rusak, tingkat kedua akan berlaku. Ini akan mulai mengidentifikasi jenis kerusakan pada mobil.

Bagaimana Shaip Membantu?

Layanan deteksi kerusakan kendaraan

Menjadi pemimpin pasar, Shaip memberikan set data pelatihan yang sangat berkualitas tinggi dan disesuaikan untuk bisnis yang membangun berbasis AI Model deteksi kerusakan kendaraan. Proses kami dalam membuat kumpulan data untuk melatih model ML Anda melalui berbagai langkah.

Pengumpulan Data

Langkah pertama dalam membangun kumpulan data pelatihan adalah mendapatkan gambar dan video yang relevan dan autentik dari beberapa sumber. Kami memahami bahwa semakin beragam kumpulan data yang kami buat, semakin baik model ML. Dataset kami berisi gambar dan video dari beberapa sudut dan lokasi untuk membangun data yang sangat dikategorikan.

Lisensi Data

Mengautentikasi data dikumpulkan adalah langkah penting dalam membangun yang dapat diprediksi klaim asuransi model dan mengurangi risiko bagi perusahaan asuransi. Untuk mempercepat pelatihan ML, Shaip juga menawarkan set data siap pakai untuk membantu melatih deteksi kerusakan lebih cepat. Selain itu, dataset kami juga memiliki gambar dan video kendaraan dan mobil yang rusak terlepas dari model dan mereknya.

Anotasi Gambar/Video

Pemrosesan klaim model harus dapat secara otomatis mendeteksi objek, mengidentifikasi kerusakan, dan menilai tingkat keparahannya di dunia nyata. Setelah gambar dan video dipecah menjadi komponen, mereka dijelaskan oleh pakar domain terlatih kami dengan bantuan algoritme berbasis AI. Anotator berpengalaman kami melabeli ribuan gambar dan segmen video yang berfokus pada identifikasi penyok, kerusakan pada secara akurat bagian mobil, retakan, atau celah pada panel dalam dan luar mobil.

Segmentasi

Ketika proses anotasi data selesai, segmentasi data terjadi. Idealnya, segmentasi atau klasifikasi dilakukan berdasarkan bagian yang rusak atau tidak rusak, tingkat keparahan kerusakan, dan sisi atau area kerusakan – bumper, headlamp, pintu, goresan, penyok, pecahan kaca, dan lainnya.

Apakah Anda siap untuk menguji coba Model Deteksi Kerusakan Kendaraan Anda?

Di Shaip, kami menyediakan kumpulan data kerusakan kendaraan yang komprehensif yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan spesifik model Deteksi Kerusakan Kendaraan dan memastikan pemrosesan lebih cepat dari klaim.

Annotator berpengalaman dan model human-in-the-loop kami memastikan kualitas yang andal dan akurasi terbaik dalam pekerjaan beranotasi kami. 

Ingin tahu lebih banyak? Hubungi Kami Today.

sosial Share